Evaluating the accuracy of hypothes

Evaluating the accuracy of hypotheses is fundamental to ML.
- to decide whether to use this hypothesis
- integral component of many learning
system
Difficulty from limited set of data
- Bias in the estimate
- Variance in the estimate

Kết quả (Việt) 1:

Đánh giá tính chính xác của giả thuyết là cơ bản để ML. -quyết định để sử dụng các giả thuyết này -Các thành phần không thể thiếu của rất nhiều học tập Hệ thốngKhó khăn từ các thiết lập giới hạn dữ liệu -Thiên vị trong các ước tính -Phương sai trong các ước tính

Kết quả (Việt) 2:

Đánh giá độ chính xác của giả thuyết là nền tảng cho ML.
- Để quyết định có nên sử dụng giả thuyết này
- thành phần không thể thiếu của nhiều học tập
hệ thống
khó từ bộ hạn chế về dữ liệu
- Bias trong dự toán
- Phương sai trong dự toán